写读后感是一种对学习过程的回顾与总结，有助于巩固对书中知识点的记忆和理解。以下是几篇对同一本书的读后感，每篇都有不同的角度和思考，很有意思。
《白金数据》读后感
读完《大数据时代》这本书后，我意识到：我们即将或正在迎接由书面到电子的跳跃之后的又一重大变革。
这本书介绍了大数据时代来临后，接踵而至的三项变革――商业变革、管理变革和思维变革。
其实，这场变革已经打响。商业领域由于大数据时代的到来而推陈出新。前几年，一家名为farecast的公司，让预订到更优惠的机票价格不再是梦想。公司利用航班售票的数据来预测未来机票价格的走势。现在，使用这种工具的乘客，平均每张机票可以省大约50美元，这就是大数据给人们带来的便利。
大家应该都知道2009年出现的h1n1型流感，就拿美国为例，疾控中心每周只进行一次数据统计，而病人一般都是难以忍受病痛的折磨才会去医院就诊，因此也导致了信息的滞后。然而，对于飞速传播的疾病，google公司却能及时地作出判断，确定流感爆发的地点，这便是基于庞大的数据资源，可见大数据时代对公共卫生也产生了重大的影响！
在我看来，如果想在在大数据时代里畅游，不仅要学会分析，而且还要能够大胆地决断。
在美国，每到七、八月份时，正是台风肆虐之时，防涝用品也摆上了商品货架。沃尔玛公司注意到，每到这时，一种蛋挞的销售量较其他月份明显增加。于是，商家作了大胆的推测，出现这样的结果源于两种物品的相关性，便将这种蛋挞摆在了防涝用品的旁边。这样的举措大大增加了利润，这就是属于世界头号零售商的大数据头脑！
大数据时代的到来，可以让我们的生活更加便利。但是，如果让大数据主宰一切，也存在一定的风险。
大家应该都知道电子地图，它可以为人们指引方向。但大家应该还不知道，它会默默地积累人们的行程数据，通过智能分析可以推断出哪里是自己的家，哪里是工作单位。我们的隐私就这样被不为人知地收集着。
大数据时代的到来，让我们的生活更安全，更方便，但与此同时，我们的隐私不再是隐私，数据的收集变得无所不包、无孔不入。世界已经向大数据时代迈进了一小步，一个崭新的时代正向我们走来。让我们用知识武装大脑，做好准备，迎接新时代的到来！
文档为doc格式。
《白金数据》读后感
故事发生在未来的日本。有一个神秘的特殊解析研究所，他们依靠由数学天才——蓼科早树兄妹编写出来的dna侦察系统破案。
一开始，他们通过使用医院暗中提供的dna数据，进行“犯罪侧写”。他们可以利用计算机精准地将凶手的容貌图像化，得到嫌疑犯的个人信息和外貌特征，以便警察锁定嫌疑犯。之后，国会通过了法案，全国人民的dna都将交由政府管理。虽然dna侦查能够完美、精准地找出罪犯，但也意味着，所有人的基因信息，都被政府所控制，一开始，人们觉得自己被约束、控制了，不愿意提供自己的dna。而主角神乐龙平——研究所里的主任解析员，却说：“国民能做什么呢？就算示威或演讲，政治家们照样还是接二连三地通过了自己预想的法案。目前为止不是一直这样吗？和国民的反对没关系。对国民而言，不管是通过了什么样的离谱法案，也就是最开始会发怒，马上就习惯那种状况。这回也是如此。最终，大家还是会觉得dna被管理不是件坏事。”
直到后来，神乐发现了“白金数据”的真相。
在庞大的dna数据库中，存在着一些特殊的“白金数据”。这些被称为“白金数据”，在一开始设计程序的时候就被标记了。如果被检测的dna和“白金数据”所吻合，系统就会解析出和嫌疑犯完全不同的外貌特征，检索结果也会出现出notfound，而这个是那些政治人物和高官的主意。他们将自己和家人的dna都变成了“白金数据”，这样，即使他们犯了罪，也依旧可以逍遥法外。
“无论在什么时代，都有身份的问题，人类永远不可能平等。”神乐投入全部而做出的dna搜查系统，本以为可以降低犯罪率，却成了只是用来加强阶级制度的东西。感到失望的神乐，最后选择了远离城市。
这是东野圭吾对如今的这个科技时代做出的反思和讽刺。
主角神乐本以为，人和机器在本质上并没有什么区别，基因和数据一样，决定了人心。可是数据是死的，即使有漏洞和缺陷，甚至也是人为制造的。数据本就没有错，错的是人心。文中的那些官员，享受着控制所有人的同时，又不想被控制，说到底，“白金数据”这个人为创造出来的漏洞，反应的是人心的漏洞，是无穷无尽的贪欲和控制欲，想要享受权利，掌握一切。
都说科技是把双刃剑，在给我们带来便利的同时，也给我们带来了不利和隐患。问题从来不是出在那些数据身上，而是对利益有着无穷无尽的追求的人心。
出错的从来不是数据，出错的向来是人心。
数据之巅读后感
歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下，关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开，令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间，领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说，数字是重要的透视方式。此言不虚。
子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查，从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题，这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是，在悠久的中华文明史上，这样的“统计事件”不仅凤毛麟角，亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天，我们依然面对这样一个不容回避的事实：统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体，在数据使用上，特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面，我们与美国、欧洲，甚至同处亚洲的日本，仍有不小差距。作为统计人，在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时，无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。
中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史，就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度，尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式，公共预算制度的普及，统计学理论方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美国政府的推行等，实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用，体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标，更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性，需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”，需要进一步营造善用数据的社会氛围，使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。
中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”，政府统计是权威一般的存在，是统计生产的当然主导者。大数据时代，海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体，政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”，但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严，将不屑于采取这么“简单而直率”的方法，而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者，没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”，深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前，国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议，在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据，还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准，实施国家大数据创新驱动战略等方面，发挥应有作用。
中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面，统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的gdp、cpi、ppi、pmi等统计拳头产品，大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件，为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好，也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的lehd-工作单位和家庭住址的纵向动态系统，当超级飓风“桑迪”来袭，该系统大显神通，成功帮助纽约市政府组织救灾，并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品，能够使人们更加信赖数据、依靠数据，推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。
近年来，国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作，精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台，政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任，以记录中华民族复兴的伟大进程为使命，从更大的视野，以更宏大的叙事，讲述中国的统计故事，书写中国的统计历史，把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。
尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话：在有力量的地方，数字这位女主人就会生成，她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”，还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来，数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国，更要成为数据强国。
我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡，唯有顺应时代要求，以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据，广泛应用大数据，生产出更多更具竞争力的统计产品，才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中，续写政府统计新的辉煌。
大数据时代读后感
《大数据时代》，作者是被誉为“大数据时代的预言家”维克托。迈尔―舍恩伯教授和肯尼思。库克耶。此书是在大数据方兴未艾、众说纷纭的时刻，进一步阐述和厘清大数据的基本概念和特点。
人类历史长河中，即使是在现代社会日新月异的发展中，人们还主要依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得实证数据的时候纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现未知领域的规律。因此，人们对世界的认识往往是表面的、肤浅的、简单的、扭曲的或者是无知的。维克托指出，大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件，在非常多的领域和非常深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据，深入探索现实世界的规律，获取过去不可能获取的知识，得到过去无法企及的商机。
本书从思维变革、商业变革及管理变革三部分阐述大数据时代已经来临；列举了众多在公共卫生、商业服务领域大数据变革的例子。比如：在思维变革部分，以ups与汽车修理预测为例，证明知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”；在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让大数据自己“发声”：ups国际快递公司从就开始使用预测性分析来检测自己全美60000辆车规模的车队，这样就能及时的进行防御性的修理。之前ups每两三年就会对车辆的零件进行定时更换，但这种方法不太有效，因为有的零件并没有什么毛病就被换掉了。通过检测车辆的各个部位，ups如今只需要更换需要更换的零件，从而节省了好几百万美元，这就是通过找出新种类数据之间的相互联系来解决日常需要。这种方式完成可以应用于我们石油石化行业，我们的大量生产装置及设备，在建立日常的关键部位检测机制基础上，形成大量的数据信息，通过对这些数据的科学分析，判断出需要检修或更换的零件，从而有效降低运营成本。
当我们一旦“不再追求精确度，不再追求因果关系，而是承认混杂性，探索相关关系”，“思维转变过来，数据就能巧妙的用来激发新产品和新型服务”。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向、商业模式和投资机会。
近年来，伴随着经济社会快速发展、深度调整，石油石化产业变革加剧，面临的四大革命中其中一项就是“数字革命”。因此我们必须牢牢把握数字革命发展大势，加强数据治理和大数据分析应用，提高企业生产运行与管理水平，拥抱大数据时代的来临。
大数据读后感
毫无疑问，我们正处在一个真正意义上的大数据时代。徐子沛先生的《大数据》这本书给了我们一个很好的启发，面对信息技术的迅猛发展，存储能力的日渐膨胀，网络传输的高效便捷，我们当今时代的每个人都应该认清局势，顺势而为，主动驾驭数据，让数据创造更大价值。
对比《大数据》，结合平时工作和学习的实际情况，我认为我们应该认真思考和解决好以下三个问题：
一、什么是大数据？以前我们总认为不相关的数据是没有用，但是徐子沛先生却彻头彻尾的颠覆了我们的固有思维，他告诉我们不需要强求每条数据都那么真实准确，从大量的数据中我们就可以得出相对准确的结果。例如：google通过汇总分析某个地区的人们搜索和流感有关的词汇等关键字提前一周准确的预测了这个地区流感的爆发。通过学习，我深刻意识到大数据无处不在，只要我们细心，就可以轻松挖掘出我们身边的那些大数据，并做一些有意义的关联，就像书中说的那样，未来成功的公司必定是是那些拥有大量数据、并使用那些数据为大众提供服务的公司。
二、如何收集数据？
面对信息大爆炸时代的海量数据，我们必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足现实工作中越来越广泛的信息需求。为此，建议我们广电系统可以规范文档备案和上传制度，建立统一的文档共享中心。通过互联网、电子计算机等现代技术手段搜集汇总各部门的纵向数据以及部门间的横向数据，通过纵横交错的数据网络，针对特定主题，持续不断地收集相关数据，增加现实工作的高效性和便捷性。
三、怎么利用数据？
收集数据的目的是为了分析利用数据。这里举一个现代财务发展史上的伟大发明，财务三大报表，通过分析财务报表，阅读者可以直观的了解到企业的财务全貌，大大加快了现代公司制企业发展的进步步伐。当今社会，依托于现代计算机技术的高速发展和现有社会结构的深刻变革，我们可以大力引入中介机构，通过培训，定制软件等方式，向员工贯彻新理念，普及新知识，迅速改变落后工作状态，加快提升业务运行效率。
综上，大数据时代是我们信息化社会发展必然趋势，身处其中的我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变。只有紧跟时代潮流，迅速响应调整，才能在新一轮市场竞争中把握主动，脱颖而出。成就更伟大的事业，收获更宏伟的人生。
2015年11月23日。
《白金数据》读后感
然而在后半部分揭示了本书的写作目的：上层阶级dna数据早已被标记为白金数据，原本的天网恢恢竟然成为了他们的免死金牌。上层阶级所大力推行的东西，目的也只是为了巩固其阶级地位，而不是为了什么真正的公平。天网恢恢，而终须一漏。
作者一路狂飙，连连闯红灯解锁几大谜题，令我们大开眼界，惊叹竟然还能如此操作。然而却在最紧张最刺激的时刻，作者选择了面对现实。
就像作者本来告诉我们：“这个世界太黑暗了，我们去消灭坏人，拯救地球吧！”我们就随着他兴高采烈地揭竿而起，正当攻入坏人的堡垒、打算捅个天翻地覆时，作者却又说：“坏人太强大了，唉呀还是算了吧！我们还是回家去种地吧！”
《白金数据》的结局给了我们许多的无奈，然而这不就是现实吗？我们都曾经是那个为了正义不肯低头的少年，然后慢慢被这个社会磨去了棱角。东野圭吾很明显的并不想给我们写一个的童话故事，任何时代都不存在真正意义上的公平，与其浪费短暂的一生与世界较劲，不如回去自己的世外桃源。
《白金数据》读后感
相对东野的许多作品，这部《白金数据》可以称之为伟大，你可以在里面找到自己，是挣扎，反抗或是顺从。因此，这是一部相当现实而深刻的作品。
神乐的父亲是一位技艺精湛的陶艺师，但在以假乱真的模仿技术下绝望自杀。神乐也因此盲信技术是掌控世界的一切，但他创造出来的dna识别系统，终究不过是一枚棋子，神乐最后去了隐居的艺人村学陶艺，让我们看到还有那么多人坚守最基本匠艺精神。
这部作品对社会议题的讨论是深刻的。民众虽然反坑dna识别采集，但最终只能接受，而那些当权者们利用“白金数据”却能逃避识别，虽然小刑警争取了最后一线机会，但终究大势不可转。民众如鱼肉，永远只能待宰割而已。
耐人寻味的是作者神乐双重人格的设定，现实的神乐，坚守向往的隆，以及他们共同幻想的铃兰。铃兰是纯真的，但她的原身却是开发dna识别系统的早树，她被要求在开发中植入了“白金数据”，又因这个漏洞开发了“猫跳”，惹来了杀身之祸。就像文中所说，“身份从来都不是平等的”，政要不会把“白金数据”公布于众，那么这个猫跳程序也就不会被允许应用。贪婪的科学家用这个漏洞疯狂作案，其本身就是一种讽刺。我要说的是纯真的铃兰，她的原身早树，因为自身的形象无法生活在光天化日之下，但她的心灵却是洁白一片，所以她是神乐和隆的幻象，而神乐最后也成了隆。
《白金数据》读后感
第一次读东野圭吾的小说大概是高考那个暑假，那时候闲得无聊看电视，好像有一个图书推荐的节目，节目介绍了他的知名小说《嫌疑人x的献身》，那本书是他代表作之一，小伙主要以推理类型为主，当时也没特别在意，仅仅在心里埋下了一个种子。那是也正赶上母亲生病做了个小手术，我在医院陪护，中午没事的时候去旁边的新华书店转转，正好看到书店正在推荐东野圭吾的小说，印象中并不是《嫌疑人x的'献身》，而是一本叫《时生》小说，图书的封皮写了好多关于推荐词之类东西，于是处于好奇就买了，记得还来买了《山楂树之恋》这本书，那时候恰逢是张艺谋拍的电影上映。
在我有限的印象中，《时生》是一本穿越小说，大概讲述了儿子身患重病，穿越到二十前遇到自己父亲发生的各种有意思的故事，好像类似《乘风破浪》电影的套路。这本小说在当时并未给我留下了特别深刻的印象，只是觉得这边比较有趣。
后来去了西安上大学，在网上买了好几本他的小说，印象最深刻的是《白夜行》，读这本小说整个感觉都非常压抑。我还记得小说封底有一句话“我的天空里没有太阳，总是黑夜，但并不暗，因为有东西代替了太阳。虽然没有太阳那么明亮，但对我来说已经足够。凭借着这份光，我便能把黑夜当成白天。我从来就没有太阳，所以不怕失去。”这就是这本小说的缩影。看完之后，我深深的喜欢上了东野圭吾的小说，发疯似的在学校的图书馆上借阅他的小说，图书馆的内他的小说都看完了，后来自己在京东上买了他的其他的小伙，大概我把东野圭吾出版的小说读了个遍。
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，()小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现“nf13”现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话（5分制），我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
《白金数据》读后感
《白金数据》是我近期读的东叔的小说，小说围绕dna展开一系列悬疑故事。主角神乐在天才少女的帮助下一直推动dna侧写项目，经过多起凶案，项目得到验证，大获成功。政府开始大规模采集民众的dna以完善宝库，然而看似造福人类的庞大工程中，其中却隐藏着惊天秘密，陆续出现“nf13”现象，凶手无法通过侧写被找到。在这个dna库中混进了一种白金数据，一旦某个人的dna变成白金数据，即时他犯案，系统无法匹配正确的数据。在这个问题的背后，政府高层利用白金数据“保护”自己和亲友之间的秘密。在发现此问题后，天才少女研发“猫跳”以应对。然而有些人知道后，不计一切代价摧毁，各方利益冲突而发生一些列凶案。
读完此书后，第一个感受：东叔又开始碰触科幻题材，非常烧脑悬疑推理小说，然而小说的结局在读到一半之后基本上就能预见。最后的凶手登场感觉比较突兀，结尾不是很进奏，有点虎头蛇尾。在东叔这么多的小说中算非常一般的，如果要打分的话，我觉得3.5分吧，刚刚及格，优秀未满。不过还是推荐读一读，应该算东叔科幻推理小说中，结合现实非常紧密的。
《大数据时代》读后感
当看完一本著作后，相信你心中会有不少感想，需要好好地就所收获的东西写一篇读后感了。那么我们该怎么去写读后感呢？下面是小编为大家收集的《大数据时代》读后感，希望对大家有所帮助。
如今一提起互联网和新媒体，就不得不提到“大数据”，在多数人印象中，这是个很宽泛的定义，大数据到底是什么，对我们的工作生活又产生了哪些影响，在拜读《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》后，思路仿佛逐渐清晰。
对于大数据，研究机构给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。作者舍恩伯格在书中前瞻性的指出大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
一直以来，人类都在利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济、文化等各方面进行预测以期达到选择最优。进入大数据时代，人类所掌握的数据以爆炸性的速度增长，数据的存储和分析数据的方法成了释放大数据能量的关键。例如，微博、微信、抖音等推送的消息无处不在，我们掌握了新的工具，也获取了以前从未有过的各种信息。毫无疑问，在大数据时代，人们与现实的距离被网络拉近了，周围一切的人和事物都变得触手可及起来，如同舍恩伯格所言“开启了一次重大时代转型，就像望远镜能够让我们感受宇宙，显微镜让我们看清微生物一样，大数据要改变的是，我们的生活方方面面以及理解世界的方式。”
大数据意味着全体数据，而不是随机样本，以前没有获得和处理大数据的技术，只能采用随机采样，用最少的数据获得最多的信息，随着大数据时代的到来，采用所有数据的方法取代了随机分析法这样的捷径。当然，大数据也是泥沙俱下的，所有数据里面包含了更加复杂的成分，混杂的不精确数据占了所有数据的一部分，如何去伪存真更高效的使用大数据，成为所有人需要思考的课题。
大数据时代，比知道“为什么”更重要更有价值的是知道“是什么”，大数据体现的不是因果关系，而是相关关系，很多时候我们不是非得知道现象背后的原因，让数据告诉我们相关的现象就足以帮助我们做出选择和决策。传统的统计调查数据可以描述事物发展的趋势，对未来的预测起到重要作用，现在有了大数据，这种相关趋势就可以得到更加完整的拟合，有利于数据的佐证，更有利于数据解读工作。
大数据非常强大，可以在社会的方方面面帮助我们，但是这种帮助只是暂时的，大数据不能为我们提供最终答案，只能是参考答案，人类本身的作用是无法被大数据所完全替代的，将来，更好的`方法和答案将在人类的作用下一步一步到来。大数据作为一种资源，也是一种工具，它改造我们的生活，它能优化、提高、高效化并最终捕捉住利益，但是它对社会的促进是有限的，社会的发展和进步源自于我们人类的独创性，这种独创性包括创意、直觉、冒险精神和知识野心等，在大数据时代，这些人类特性的培养依旧显得尤为重要。
海南自由贸易港是习近平总书记亲自谋划、亲自部署、亲自推动的改革开放重大举措，自贸港建设正在如火如荼的进行中，建设体现中国特色、践行社会主义核心价值观的新时代重要开放门户，需要勇于创新，也要坚持底线思维，作为这场改革浪潮的参与者，大数据时代带来的既是机遇也有挑战，要更好的发挥统计监督作用，对海南自由贸易港进行统计监测，运用翔实统计数据准确全面反映自贸港建设的进展情况及建设成果，我们要善于合理利用大数据，不完全把它作为统计分析的判断依据，而是作为一项参考指标，要有自己独立判断，利用大数据中最有价值的部分。
数据化决策心得体会
数据化决策正在逐渐成为各行各业的常态。凭借大数据的分析能力以及机器学习的逐渐成熟，数据化决策不仅能够帮助企业提高效率，还能够提供更准确的决策依据。在进行数据化决策的过程中，我积累了一些体会，下面将就这些心得与大家分享。
首先，数据的质量至关重要。决策所依赖的数据必须是准确、全面、无偏的。在进行数据分析之前，我们应该对数据进行清洗、筛选，排除掉异常值、缺失值等对决策产生负面影响的因素。此外，在进行数据融合的过程中，要确保不同来源数据的一致性和可比性，以避免因数据不一致而导致的错误决策。因此，我们应该注重数据的质量，严谨对待每一项数据的来源、采集方式以及处理过程，提高决策的可靠性。
其次，数据的分析方法要多样化。在数据化决策过程中，我们需要灵活运用各种分析方法，以便从不同的角度和维度对数据进行深度挖掘。举例来说，传统的统计分析方法如回归分析、相关分析可以帮助我们寻找数据之间的关系和规律。而现代的机器学习方法如神经网络、支持向量机等，可以帮助我们发现数据中的潜在模式和结构。在实际操作中，我们一般会根据不同问题的特点和目标，选择合适的分析方法和工具，以达到更好地理解数据、挖掘数据背后的价值。
第三，决策过程中要注重数据的实时性和时效性。对于一些需要及时部署的决策，如市场营销策略的调整、风险防控措施的制定等，准确而及时的数据是至关重要的。因此，我们需要建立起快速、高效的数据采集和处理机制，确保数据的获取和分析的实时性。同时，我们也需要具备敏锐的触觉，即时发现数据中的变化、趋势，及时做出相应的调整和决策。
第四，数据化决策需要与专业领域知识相结合。在进行数据分析和决策时，把握问题领域的专业知识非常重要。对于一个复杂的决策问题，仅仅依靠数据分析无法解决。我们需要将数据分析的结果与专业知识相结合，以形成全面、深入的决策依据。例如，在医疗领域的决策中，虽然大数据分析可以帮助医生评估疾病的风险和诊断的准确性，但仍然需要医生的专业知识来判断和决策。
最后，数据化决策需要不断优化和改进。在实践中，我们会发现数据分析和决策的过程并非一成不变的，而是需要不断试错、优化的。通过实践和反馈，我们可以发现数据分析中的不足和改进的空间，进而提升决策的准确性和有效性。因此，我们应该保持持续学习和不断改进的心态，不断更新数据分析的方法和工具。
综上所述，数据化决策是日益重要的决策方法，通过对数据的质量管理、多样化的分析方法、数据的实时性和时效性、专业领域知识的结合以及不断优化和改进，我们可以更好地进行数据化决策，提高决策的质量和效果。与此同时，我们也应该意识到数据化决策并非万能，仍然需要人类的智慧和专业知识来指导和支持。只有将数据化决策与人的智慧相结合，才能取得更好的决策结果。
数据决策心得体会
随着信息时代的到来，数据已经成为了我们生活中的重要组成部分。而对于企业管理者来说，数据决策更是成为了推动企业发展的重要途径。在日常的工作中，我也积累了一些关于数据决策的心得体会。以下将从理解数据的重要性、数据收集与整理、分析与解读数据、制定决策和持续改进等五个方面，分享我的心得体会。
首先，理解数据的重要性是进行数据决策的基础。数据是客观存在的，能够反映出事物的真实情况和变化趋势。对于企业来说，通过收集和分析数据，可以更准确地了解市场需求、产品销售情况、竞争对手动态等信息，从而为企业的决策提供依据。只有充分认识到数据的重要性，才能真正发挥数据决策的价值。
其次，数据收集与整理是进行数据决策的重要步骤。数据决策的质量直接依赖于数据的准确性和全面性。在收集数据时，应明确需要收集的数据类型和指标，并选择合适的数据来源。同时，在整理数据时，应注意将数据进行规范化处理，确保数据的可比性和可读性。只有有效地收集和整理数据，才能为后续的数据分析和决策提供准确的基础。
然后，分析与解读数据是进行数据决策的核心环节。通过运用统计学和数据分析方法，可以从大量的数据中提取出有价值的信息和规律。在分析数据时，应使用合适的数据分析工具和方法，如趋势分析、对比分析、相关性分析等，从而对数据进行细致和全面的分析。同时，在解读数据时，应注意将数据与实际情况相结合，辨别出数据中的关键问题和瓶颈因素，为决策提供科学依据。
接着，制定决策是数据决策的重要环节。通过分析和解读数据，可以为企业决策者提供有效的参考和支持，但最终决策的权力仍然掌握在决策者手中。在制定决策时，应充分考虑到数据分析的结果和企业的实际情况，合理权衡利弊，制定出合适的决策方案。同时，在决策过程中，应注重沟通和协商，确保决策能够被有效执行。
最后，持续改进是数据决策的重要原则。数据决策并不是一次性的活动，而是一个持续循环的过程。在决策执行的过程中，应及时关注决策的效果和结果，通过对数据的监控和评估，发现问题和不足，并及时进行调整和改进。只有不断进行数据决策的迭代和优化，才能实现企业的持续发展。
综上所述，对于企业管理者来说，数据决策已经成为推动企业发展的重要方式。通过理解数据的重要性、数据收集与整理、分析与解读数据、制定决策和持续改进等步骤，可以更有效地进行数据决策。然而，随着数据时代的加速发展，数据决策也面临着新的挑战和机遇。只有不断学习和创新，不断完善数据决策的方法和技能，才能不断提升数据决策的质量和效果，为企业的发展提供坚实的支撑。
数据化决策心得体会
随着科技的发展和数据大爆炸的时代的来临，数据化决策在经济、政治和社会等各个领域发挥着越来越重要的作用。作为管理者，对于数据化决策的理解和运用至关重要。在我的工作实践中，我深刻体会到了数据化决策的重要性并获得了一些宝贵的心得体会。以下是我对于数据化决策的一些思考和感悟。
首先，了解数据本身的价值是数据化决策的基础。数据是客观存在的事实，通过数据我们可以真实地了解到事物的状态和趋势。在进行数据化决策的过程中，首先要做的就是收集和整理数据，并对数据进行有效的分析和解读。只有对数据本身有深入的了解和了解，才能根据数据的规律和趋势进行决策。因此，数据的收集和整理，以及数据分析和解读能力是进行数据化决策的基础。
其次，数据化决策需要多维度和多元化的思考。在进行数据化决策时，我们不能仅仅停留在表面数据上，而是要考虑多个因素和变量的综合影响。通过多维度和多元化的思考，我们才能更全面地了解情况，发现问题，制定出更全面和更有效的决策。同时，数据化决策也需要不断进行反思和改进，不断学习和积累经验，提高数据化决策的准确性和有效性。
第三，合理利用科技工具是数据化决策的关键之一。在现代社会，科技工具为数据化决策提供了很多便利，使得数据的收集、整理、分析和解读过程更加高效和准确。我们可以利用各种数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，对大数据进行深度挖掘和分析，从而发现数据背后的规律和关联，并为决策提供更有力的支持。因此，科技工具的合理利用是进行数据化决策的关键之一。
第四，积极推动数据化决策的落地和实施是关键。数据化决策并不仅仅是利用数据进行决策，更重要的是如何将数据化决策真正落地和实施。在实施过程中，我们需要充分调动各方的积极性，加强沟通和协作，确保决策的有效性和可持续性。同时，我们也要善于利用决策过程中产生的数据和反馈信息，进行及时的调整和改进，使决策不断适应现实的变化和需求。
最后，数据化决策需要与人文关怀相结合。数据化决策的目的是为了更好地为人们服务和提高人们的生活质量。因此，在进行数据化决策时，我们不能只关注数据本身，更要关注人的需求和感受。我们需要将数据与人文关怀相结合，关注决策对于人们生活的影响，注重人的主体地位和权益。只有数据化决策与人文关怀相结合，才能真正做到科技发展与人类福祉的有机结合，实现人的全面发展和社会的可持续发展。
综上所述，数据化决策对于管理者来说具有重要的意义和价值。在实践过程中，我们应该不断提高对于数据的理解和运用能力，多维度和多元化思考，并合理利用科技工具，积极推动数据化决策的落地和实施，注重数据化决策与人文关怀相结合。只有这样，我们才能更好地应对复杂多变的社会和经济环境，实现管理的科学化和精细化，为实现可持续发展贡献自己的力量。
大数据下的决策思维
大数据时代的到来，对人类社会的各个层面，尤其是人们的决策思维造成巨大的影响。大数据是对于数字资源的规模化整合，数据和数据模块之间的关系及运算操作系统化，构成新的、复杂性逻辑结构和价值倍增的信息集成。大数据具有数据庞大、精细、准确;海量数据从不同角度和众多信息源爆发式涌现;传播速度极快;运算效率极高等十个方面的特征。大数据时代的决策思维，需要以大数据而“参构”的意识;需要进一步提升关联意识、整体意识;需要尊重和善用智库的群体性、激创性思维;需要“阳光思维”;需要强化前瞻性和预测性决策智慧。同时，树立决策思维也需要以规范数据管理为基础，防止数据陷阱、数据扭曲、数据鸿沟。在大数据时代，对于一些深层次哲学问题，如“测得准”与“测不准”，“可知”与“不可知”等问题应予以必要的关注，并辩证地加以审视，这必将有助于提升人们的决策思维能力，进而推进国家治理体系和治理能力的现代化。
伴随着信息技术的革命，人类进入大数据时代。大数据时代的到来，对社会的各个层面，
尤其是人们的决策思维造成巨大的影响。具体来说，大数据对各领域的决策思维、尤其是对政府的决策思维造成全面而深刻的影响。因此，我们要适应时代的大趋势，对大数据及其时代特征、大数据对决策思维的考验与挑战等相关问题作出全面地分析，进而探索依靠大数据提升决策思维能力的有效途径，由此全面推进国家治理体系和治理能力的现代化。
要真实地把我大数据问题，我们必须在基础理论的层面对大数据的内涵以及外延、特征等问题作出透彻地分析。
对于什么是大数据问题，不同的研究者持不同的见解，由此形成若干纷呈的定义，最具代表性的是英国学者维克托·迈尔-舍恩伯格和肯尼思·库克耶的看法，他们认为，“大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉;大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，，第9页。]这启示我们，当我们用“大数据”来标注这个“时代”特征的时候，需要既把握大数据的内涵和外延。
我们认为，至少应当从三个层面来考察这一问题：(1)传统数据是以数字为载体的信息编码方式，主要具备数值属性和物理属性。大数据则是对于数字资源的规模化整合，数据和数据模块之间的关系及运算操作系统化，构成新的、复杂性逻辑结构和价值倍增的信息集成。这种具有多种实用性、甚至精神性的信息形态已经大大超越了传统数据的属性特征、功能价值和作用范围。(2)数字化高科技催生的数字化工具、手段是大数据时代的基础工程和系统动力。比如《大数据时代》中提出，大数据是超越了“t”(技术)而抵达“i”(信息)，但是，两大要素的互融互动共同构成大数据时代的基本体征。(3)数字化高科技的发展和大数据不断产生并不断被传播、应用，逐渐生成了一种“自组织”或“自构”功能(甚至可以说是一种“数字化之道”)，反过来影响和推动人们的生活、工作、行为及思维方式的变化，从而在时代精神中占有重要的一席之地。
上述分析表明，大数据有着丰富的内涵和外延，只有弄清其内涵和外延，我们才能对大数据是带有更为深入的把握。
客观来讲，要对大数据问题有全方位的把我，就必须对其特征加以理解和分析，在我们看来，大数据的特征主要包括：
二是海量数据从不同角度和众多信息源爆发式涌现，似乎毕达哥拉斯描述的“数学宇宙”、“万物皆数”一下成了弥漫于空气中的分子，以不断增加的浓密度而将人们包围。此外，数据的多元化、多样化及多种类，运算方式多重化，令人目不暇接，从“数据溃乏时代”迅速转换为“数据过剩时代”，数据体验增强着人脑传感性，难以及时有效地过渡到思维个性，平面化效应渐成趋势。
三是传播速度极快，高信息含量的电子运动以“宇宙速度”穿梭于包括精神世界在内的各个领域。例如，哈贝马斯所说的“主体间性”或沟通性会明显强化，精神与物质交织的数据成为信息光速传播中的“以太”，进一步将话语空间“缩小”;企业与市场之间、技术与应用之间、政府与社会之间、媒体与受众之间，以及不同社会领域、国家、地区、行业之间的数字跨越便利、快捷。
四是运算效率极高，在大数据处理、运算面前，作为最高智慧的人类大脑智能在某种程度上显得黯淡无光，以至于在定量、甚至某些定性分析上的某些智能被高效的电子计算所替代。云平台统一处理和管理大数据，同时支持包括视频、数据、语音在内的众多异构通信网络，为用户提供了诸多满足特定需要的高效服务。
五是运算智慧以及数据资源大规模的、高效的整合，浪潮云计算构成的巨大网络可以使无数“大脑”共同运作，在一定层面上远远超出一个传统“智库”智力资源的能量;纵向的一定阶段的过去、现在、未来以及横向的不同地域的事物均显现出明显的共时性。由此导致的多元、多重的数据整合，有利于打开人们的视野，拓展立体、发散、广阔的思维有着巨大的价值。
六是数据信息资源的高度分享，空间的广阔与时间的共同所搭建的信息分享崭新模式，既有助于分散数据的整合，也有助于重要信息的传播，对于重大决策来说，有助于集中智慧、形成共识，也有助于形成决策之后的贯彻力、执行力和反馈调控。
七是人们感知方式被集中冲击和调动，互联网及多媒体、新媒体以声色图像而传播信息。据不完全统计，仅仅facebook每天有18亿张照片上传或被传播。[参见《互联网的一天》，203月9日，/article/112411/.
]当数字演化为“数字化”，从根本上改变了人们的感知方式，枯燥、抽象的数理逻辑可以大量迅速地实现形象化转换，在进入人们大脑中枢之前，已经“先验地”进行了重组和转型，人们通过感官而接受的事物，已不仅仅是事物的直接、表面、孤立的现象，而是经过加工、重组、“再生产”的“半成品”甚至某种意义上的“成品”，人们的“感知增量”和“知识盈余”时刻扩展。
九是数据库为信息记载、积累、分类和多种应用创造条件。例如某个医生一旦拥有大量的病例、病理报告、治愈方案、药物报告等，整理建立各种病菌、病毒、肿瘤细胞数据库，将来就有可能在基因研究基础上建立基因序列分类数据库。再如，搜索引擎等手段就为我们进行“大海捞针式”的信息的查询利用提供了便利。自古以来，如果没有以数字、文字为主要载体的符号工具，人类记忆能力的提升以及整个人类文明的演进会严重滞缓，但在大数据时代，云储存、各种数据库的诞生，将为人类智慧结晶、文明成就的记载、积累、沉淀、创造和发展起到难以估量的助推作用。
十是大数据具有跨越物理、生物、社会、精神之间界限的特征，且这种跨界打破了人们通常思维方式之间的藩篱，例如必要测量和重复测量、选择测量和综合评估、平均值和概率计算、数据拟合、统计比较等可以很方便地转换交替，而对于总结概括的综合思维、认识本质规律或特征的抽象思维、认知因果关系的逻辑思维，分析利用数据、发掘大数据“增量”价值的各种创造性思维等等，大数据都为其创造了交叉、互补、综合运用的条件。在这种数字化手段普遍使用的情况下，形象思维、联想思维、逆向思维、发散思维等日益发挥作用。
什么是决策思维?决策思维与哲学思维、理论思维、科学思维、宗教思维、艺术思维等等是否有所区别?对这两个问题的回答，需要人们直接面对问题本身。在现实生活中，理论正确并不一定导致决策和行动的正确，正如有的学者举例分析的，中国古人有两个词，一是“原来如此”;一是“如此这般”。前一个“如此”，是“是如此”，后一个“如此”则是“当如此”或“须如此”。前一个针对认识而言,后一个针对行动而言。“因此便有理论、学说、观念、理想等等，又有原则、方针、政策、战略、方案、计划、规范等等。两者有联系，有渗透，但决不能互相取代。这是两种相对独立的思维领域，在思维规律和思维特征上，甚至在思维指向和思维功能上，有着重大区别。”[岱凌：《论决策思维方式》，天津，《天津社会科学》，1993年，第2期，第47页。]这就决定了我们在日常的行动中不仅要重视理论，更要注重决策。从本质上看，决策是在掌握、整合、利用相关信息的基础上，对主客观条件作出研判，根据需要而明确目标，为实现目标而设计战略与实施步骤，进而进行决断的系统性思维过程。可以说，决策过程本质上是思维过程，思维的质量，直接决定了决策的水平。这就决定了决策者应具备非常高的素质。
在我们看来，决策者基本素质之一，就是对时代精神有所领会。信息化时代，大数据对各领域的决策思维、尤其是政府决策思维的影响是全面而深刻的。在这个时代背景下，信息量的爆发式涌现、社会发展的复杂和瞬息万变、任何决策失误所造成危害的扩增趋势，三者是关联并存。这就决定了我们要对大数据时代各种影响要素作用于决策思维的方式和渠道有清醒的意识，从而提升决策水平，避免或减少决策失误。
第一，决策思维需要树立数字化信息意识。政府决策的科学化、程序化、合理化，不仅是国内外历史验证的政治现代化要则，也是大数据时代的必然要求。如前所述，作为内涵空前丰富的信息载体，大数据是传统数据跃迁式的升级换代，它使定量分析作为决策前提依据的必要性大大提高，因而，决策者已经树立的传统的“数据意识”需要做出相应的转变。例如：凭经验甚至个人偏好而轻数据，重直接数据而轻关联数据和比较数据，重单一数据而轻多元数据和互动数据，以数据作为补充辅助手段、甚至是作秀手段，只是在总结、汇报、申请时善用数据，等等，这样的决策思维惯性，在大数据时代是严重落伍的。在政府工作的很多领域不，统计工作非常重要，因为统计工作能够提供决策依据，甚至提供决策思维变革的强烈参照，因此，任何为了显示和夸耀政绩服务的数据造假，都会造成难以挽回的损失。而在大数据时代，这种统计数据失真或造假将变得异常困难，因为数据的采集、分类、存储、应用方式已发生质的变革。
第二，决策思维需要以大数据为基础的“参构”意识。依照传统的数据意识，数据毕竟。
是为决策提供参照的，因而，对于数据的分析和运用属于“定量分析”，继而产生的决策思维属于“定性分析”，这两种分析基本上是二元的、分裂的，即使强调结合，也是一种“并构”。但是，“数据新生代”的诞生，已经在部分敏感企业、市场领域展露其“参构”的功能。政府决策，更需要充分洞察和发挥大数据内涵的价值含量和意义含量，让数据动起来、活起来，让数据的“话语权”更具说服力、表征力。特殊与普遍关系、综合关系、概率关系、因果关系、互动关系，以至于波普尔所说的“证伪”关系，等等，都应当纳入决策思维的视野。所谓参构，就应当是双向的渗透融合，“辩证思维形式在这里处于领衔地位。科学思维方式中的逻辑思维、形象思维、顿悟思维，作为辩证思维具体运用形式的反思思维、“两面神”思维、比较思维等等，形成群体整合的家族。……在决策思维方式中，则是根据需要而广泛采用。正像体育代表队，每场比赛重新组合队员。在此，抽象思维不一定总是‘主力队员’，形象思维不一定总是‘后备队员’，各种思维形式都可能一示身手。尤其是控制论思维、逆向思维、发散思维、聚合思维、跨越思维、环绕思维、模拟思维……等‘后起之秀’，常受‘教练’的青睐。这就要求决策者素质的提高，决策主体的群体性、决策机制的民主性、决策程序的规范性等，这也是决策思维方式具体的、科学的整合，从而充分发挥其特有的功能。”[岱凌：《论决策思维方式》，天津。《天津社会科学》，1993年，第2期，第53页。]大数据时代的决策思维，更有条件、也更加需要这样的思维方式的筛选、交叉与转换。
1.决策思维需要进一步提升关联意识、整体意识。美国学者与智囊以“未来新石油”
的提法来定义大数据，明确认定拥有数据的规模、对于大数据的运用能力将成为一个国家综合国力的重要构成，对于大数据的有效占有、控制和运用，将成为国家的核心资产。初，美国政府作出一项明显属于全局性的战略决策：宣布将“大数据战略”上升为国家意志，并决定投资2亿美元专用于拉动大数据相关产业的进一步发展。这一举措似乎表明：大数据时代为政府决策的整体关联性创造了条件，同时也构成有力的推动。当今社会，对于各级政府的不同部门来说，来自社会各个领域的数据都更加充分，但数据隔离会使数据处于静态，造成数据能量的巨大浪费。对于任何一个决策机构来说，政府决策在一定意义上都是带有全局性的，跨地区、跨领域、跨部门、跨分工的数据关联与数据重组，将使数据发生难以估量的巨大“增值效应”。如中国许多地区已经拉开帷幕智能化建设，其中包括智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保、智慧城市等等，而大数据的通畅性、关联性、分享性是数字化智慧的灵魂。仅以城市规划为例，城市地理、气象、建筑、交通、经济、社会、文化、安全、人口等数据必须动态关联，而该城市周边以及全国、国际上的许多相关数据也必须参构决策思维。这不仅需要强化各地各部门的数据平台及通信网络的建设，更需要加快规划设计政府统一的数据管理协调机构以及跨越性、高档次的整合数据库和云计算平台，更需要各级决策者从决策素质的内在深处切实提升整体思维、系统思维意识和能力。数据关联与分享，是真正的共赢思维，如果说以往的部门主义、地方保护主义等等可能造成以邻为壑的恶果，那么，任何数据割据、数据孤岛，都必然造成整体和局部的共同戕害。大数据思维，即是大格局思维、大系统思维。
4.尊重和善用智库的群体性、激创性思维。数据的集合性有局限性，数据共享和关联性、整合性分析研判，势所必然地要求决策思维的群体性、合作性，以及与之配套的交流碰撞和理性论证程序。数据抽象性与其专业复杂性相关，大数据时代数据涵盖越是丰富，其专业复杂性越是强化。因此，增强了对于不同领域专家及专家之间合作的依赖性。透过数据而进行更为本质的、定性的、系统的、辩证的、前瞻的分析与判断，是当今决策者面临的严峻课题。因而，大数据时代需要充分运用大数据，又要穿透和理性运用大数据，一定需要决策的群体性、论证性、头脑风暴，一定需要高素质而非伪能力、独立性而非依附性的智库。10月，中共中央全面深化改革领导小组第六次会议审议了《关于加强中国特色新型智库建设的意见》。强调，必须善于集中各方面智慧、凝聚最广泛力量，重点建设一批具有较大影响和国际影响力的高端智库。中国高层重视中国智库建设，是对时代发展的回应。美国兰德公司所谓“德尔菲法”当中，系统分析与数据依赖、数据综合利用是一个极为显著的特色，每5年一次的大规模数据性技术预测，是使数据资源发挥更大效益的重要程序。应当说，当今决策者，与时俱进的一个重要层面，即是接受大数据时代的洗礼。
5.“阳光思维”在决策思维中地位提升。大数据与云计算在许多国家，为政治生活带来的显著变化是被称作“阳光政务”的“电子政务”，政务信息的透明性、广泛性、公开性、分享性，是大数据无可置疑的明显效应。如果说“数字化生活”已经走向新常态的话，“阳光数据”是与大数据相生相伴的时代特征。信息网络化和新媒体普及化，不仅越来越拓宽了社会成员获取信息的渠道，更提升了他们采集并运用信息的能力，以及他们关注信息的意识和愿望。信息公开与信息反馈不仅并行不悖，而且相辅相成。“阳光思维”即是政府数据公开基础上，使决策依据充分增加民众参与中提供的民意含量和智慧含量，并且使各种数据得以开源、过滤和验证。心理学界认为，大数据使更准确地观察了解人的行为、观察了解集体意识和集体无意识成为可能。借助大数据，使决策更加具备社会心理接受程度和认可程度的基础，从一个侧面反映了提高决策水平的时代要求。据哈贝马斯对人的存在结构的研究，认为人的“交往存在”不仅不能否认，而且越来越突显，人际沟通核心在于“真诚沟通”。人的沟通理性可以在充分沟通基础上衍生、成长，精神信息领域本身也是普里戈金耗散结构理论所表述的“自组织系统”，人们之间的沟通一定会有一种筛选、整合的机制，社会所需要的某些基本认同和共同意志也应当在这样的环境中构筑。
6.进一步强化前瞻性和预测性决策智慧。《大数据时代》的作者认为：“对于善于运用科技解读未来的人来说，我们的未来不再是只字未书的画布，而是似乎已经着上了淡淡的墨痕。未来的可预知性似乎缩小了塑造命运的空间。潜在的可能性在概率的圣坛上被解剖。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第244页。]大数据无疑有助于扩展前瞻性，增加预测时间，有助于强化时间序列的相关性，函数运算和趋势外推中排除随机性，以时间序列的平稳性求得数据之间的相关性。大数据强化了各种预测手段，尤其在预防和避免损失与灾难方面更为有效。大数据时代的前瞻性、预测性智慧，尤其应当运用于对于决策失误的防范，避免为追求政绩而急功近利、短期行为。
辩证地来看，大数据时代对与决策思维提供了巨大的促进和帮助，但也从“反面”带来严峻的挑战。这样的挑战决定了我们必须与时俱进地提升和变革决策思维。
在我们看来，大数据给决策思维带来的最大挑战是“数据陷阱”的出现。这就需要我们下大力气从各个方面入手，以免落入“数据陷阱”。
其一，在宏观战略研究中我们，需要针对是综合目标，或者是愿景化、模糊化的目标体系进行筛选。明确的、具体的数据，是决策思维的核心有效部位，关联数据处于边缘部位。核心部位是明确的因果关系、逻辑关系发挥作用;边缘部位则是系统关系、互动关系发挥作用。《大数据时代》的作者提出：“不是因果关系，而是相关关系”，这样的判断是有着严重局限性的。因为这样有可能是我们过于注重相关关系，而对作为核心的因果关系置之不理。西蒙认为：一般的决策应当追求满意决策。他一面强调决策的系统性，一面将“最优决策”和“满意决策”作出区分，其依据是人的理性的有限性，我们这里需要加上一条：数据的有限性。如果人们忽略了决策目标的需要而对于数据进行筛选，就容易落入“数据陷阱”。因为，无论是大数据还失效数据都是对于人类思维的辅助，不是对于思维的取代。即使是意义含量极为丰富的综合数据，也需要通过适当的思维方式对其进行分析研究，甚至可以说，越是大数据，越是强化了对于思维的挑战。
其二，决策思维须警惕数据扭曲。数据的失真是一种扭曲，但这里所说的数据扭曲，主要是指人在思维当中的角度和各种局限性造成的。数据影响思维，思维影响数据，两者之间是一种双向的作用机制。狭隘的视野、偏颇的视角，以及保守僵化的思维惯性和思想观念，都会在数据选择、数据运用、数据解读过程中，导致数据扭曲。同时，决策思维须注意数据鸿沟。数据鸿沟有多种含义，这里所强调的主要是：大数据来自统计，统计来自调查，调查来自数据源。社会分工、分层与贫富差距等，造成数据源之间有较大悬殊。数据的权威占有、权威整合、权威发布，与数据的真实有效性之间会有一定差距，有时甚至是很大的差距，造成数据鸿沟。因此，数据的定量分析必须与深入的调查研究和定性分析结合起来，尤其是民心民意等心理层面、意愿层面、价值层面、精神层面，由于调查手段，问卷设计、统计渠道的不同，也会造成很大的信息差异。对于信息鸿沟，还特别需要注意数据垄断、数据遮掩和信息梗阻现象，如前所述，大数据时代的决策思维，应当是阳光政务的重要构成。
其三，决策思维须建立在规范数据管理的基点上。党的十八届四中全会作出的《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》提出：应“健全依法决策机制”，并强调要“把公众参与、专家论证、风险评估、合法性审查、集体讨论决定确定为重大行政决策法定程序，确保决策制度科学、程序正当、过程公开、责任明确。”依法决策，体现在将科学化的决策过程纳入法定程序，而实现这样的机制必然要求对于大数据管理的规范化、法治化。对政府权力的限制不仅是清廉政治的需要，也是防止数据垄断和数据扭曲的重要保障;对公民权利的保护不仅是政治和谐的需要，也是防止数据鸿沟及数据扭曲的重要基础。同时，任何对于数据的使用者，都应承担相应的责任。适应大数据时代的现代法治的升级换代版，包括各级统计机构基础上为政府决策服务的云计算平台和数据库管理的创新与规范，相应数据管理法规的更新与创制不可或缺。反腐斗争中揭露出来的数据造假与主观故意的信息垄断和扭曲，以及泄露国家机密等现象说明，四中全会提出的决策程序、责任机制、追责及倒查机制，以及反复新常态等等，都需要与数据管理的规范化、法治化相结合。
四.决策思维视域下对大数据时代的深层思考。
在现代社会的发展中，在社会上占据一定话语优势的思想潮流，由于种种原因，会潜移默化地渗入时代精神。当今世界，国际国内思潮都有不断深化的争论焦点，虽然总体上悬而未决，其话语影响却不容忽略。大数据时代的到来，使各级决策者越来越有必要对于某些深刻、尖锐、敏感的问题予以必要的关注，并辩证地加以审视。
1.关于“测得准”与“测不准”
“测不准原理”是指量子物理研究中不可能同时测定位置与动量、时间与能量等数值，其中一项数值愈准，另一个量的数值就愈偏差。提出此项原理的海森堡认为，人与被观察对象处于一个系统之中，人的观察直接影响到观察对象的状态。此项原理被哲学化，波普尔基于此批判历史决定论，提出“精确而相近的社会事件日历这种观念是自相矛盾的;所以精确而详尽的科学的社会预测是不可能的。”[波普尔：《历史决定论的贫困》，杜汝楫、邱仁宗译，上海，上海人民出版社，2013年，第11页。]我们从波普尔的观点中可以接受某种其启发，但无法赞同其近乎绝对的观点。测不准原理在微观领域和宇宙尺度的宏观领域被煞费苦心的检测手段所证实，但在社会科学、尤其是政府决策领域，大数据为社会预测提供了前所未有的帮助。解决这一问题，还是需要强调决策思维对象的特定性，如果在决策思维领域中信奉“测不准原理”，就等于否定了观测以及观测数据，也就等于删除了大数据时代与决策思维的密切关联。首先，我们需要做的是，在战略或政策制定之后继续监测、反馈调节，尽量防止因预测结果本身的影响而影响事物的变化;其次，在基于预测的预防性决策这里，预测结果本身对事物变化的影响可能恰恰是达到目的的需要，因此更加需要对于观测和数据的可靠性的信任;再次，观察主体的主观因素对于被观察的社会现象的影响，不是靠回避观测、预测来解决，而主要应该是是通过数据整合与选择、运算途径，以及靠决策的群体性和程序合理性来解决。
随着大数据更为深入地嵌入社会各个层面，“自组织功能”将逐渐地使庞大繁杂、意义增量的数字信息成为社会系统本身的深层次构成。“在这个系统里，现实本身(亦即人们的物质与象征存在)完全陷入且浸淫于虚拟意象的情境之中，那是个‘假装’的世界，在其中表象不仅出现于屏幕中以便沟通经验，表象本身便成为经验。”[曼纽尔·卡斯特：《网络社会的崛起》，夏铸九、王志弘等译，北京，社会科学文献出版社，，第463页。]在这种“虚拟的真实”中，观测者是实践者和参与者，主体与对象之间关系模糊，或者说更加浑然一体。于是，对于“缘构成”或“元构成”的追求依然需要，但决策思维的“大构成”却无可取代。
2.关于“可知”与“不可知”
中国向来就有“知无涯”和“知有涯”之争，老子早就说“道可道，非常道”;西方关于不可知的哲学源远流长，康德著名的“四大悖论”实际上否定了物自体可知，而谢林以怀疑论干脆否定物自体存在，笛卡尔以“我思故我在”导致二元论。从胡塞尔到海德格尔的现象学，通过“悬置”、“还原”而抵达“边缘域”或“缘构域”，强调意识的构成性。以上这些哲学流派之间，会有极大差异以至于冲突，但可以一言以蔽之曰：都在从某种角度或某种程度上认同事物本质的不可知。但是，大数据时代所指向、昭示的时代精神，是一种“可知论”哲学。这并非对于不可知的否定，而是一种深刻的辩证对应。既要坚持“不知之知”，又要坚持“可知之知”。或者从哲学上来说，既需要形而上的、宏观整体感悟的、本体论的哲学素养，又需要形而下的、逻辑实证和实效验证的决策思维素养。做到这一点的确不容易，但这也正是时代的挑战。也可以说，时代需要丰富发展马克思主义哲学，“无论是在何种意义上，中国的哲学研究都应当以其特有的理论视角和思想资源参加对共同的哲学问题的讨论，而且正是由于对共同的哲学问题的关注，才会使得中国哲学研究真正成为世界哲学研究的重要组成部分。……以中国哲学的思想资源去解释和回答重要的哲学问题，或者是从中国哲学研究中形成具有普遍意义的哲学问题。”[江怡：《中国的哲学研究在国际哲学中的影响和困境》，《中国社会科学文摘》，北京：社会科学文献出版社，20第8期，第43页。]当然，这并非每一位决策者需要直接承担的哲学使命，但一定是中国哲学与决策思维衔接的必然要求。
3.关于“因果性”与“相关性”
关于因果关系，在哲学上涉及到自由和必然这一争论不休的问题。近年，关于这一问题的研究出现新的动向。例如，比较突出的是普里戈金将因果关系归为线性逻辑思维，是适应于传统的牛顿物理学的产物。而在耗散结构中，非线性的复杂关系需要更为先进的发散、结构和整体思维。维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶显然是接受了这样更为新颖的思想并明确提出，只要知道“是什么”就足够，没有必要知道“为什么”，所以大数据关注的不是因果关系，而是相关关系。大数据相关关系分析更为准确快捷，而且不易受到偏见的影响，“建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心”。[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第75页。]对此，周涛先生指出：“认为相关重于因果，使某些有代表性的大数据分析手段(譬如机器学习)里面内禀的实用主义的魅影，绝非大数据自身的诉求。……放弃对因果性的追求，就是放弃了人类凌驾于计算机之上的智力优势，是人类自身的放纵和堕落。”[维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶：《大数据时代》，盛杨燕、周涛译，杭州，浙江人民出版社，2013年，第ix页。]我们需要再次强调决策与科研的区别，唯此才能更自觉地意识到大数据时代对于因果、相关、系统、耗散、自组织等关系思维的多重强化。其实，如果加以深层追问，相关性在深层次上亦可归于因果性，而且系统思维中层次、结构、多元要素、复杂决定等等，亦可归于扩展化的“大因果”思维。只要人类还需要决策，因果关系分析就一定是决策思维的题中应有之义。
4.关于“工具理性”与“价值理性”
马克斯·韦伯关于“工具理性”与“价值理性”的划分，在社会学、政治学等哲学社会科学领域产生了广泛影响。简单地说，韦伯认为，价值理性强调无论结果如何，首要的是动机和手段的正义;而工具理性强调出于功利的动机，无论过程和手段如何，首要的是达到预期目的。决策思维，从传统的、一般的和基本的层面来说，无疑是优先注重工具理性的。大数据极大地推助和强化了人们的工具理性思维，即使是价值含量极为丰富的大数据，通常也是实用价值。而对于深层的、基本的、核心的社会价值或精神价值来说，大数据一般来说并未“涌现”，甚至会拉开距离，往往还会“遮蔽”精神价值。如前所述，决策思维是对具体的、明确的目标负责的，但是，在趋于复杂的当代社会，核心价值内涵在时代精神构成中的地位大大提升。正是由于决策思维中，认知的准确和逻辑的明晰只能是对于具体规律或曰“子规律”的把握，而整体性、宏观性的大系统运行，局部与整体之间关系的愈益密切，要求政府决策必须以价值考量为前提。当的是八届四中全会强调，全面深化改革的目标是完善和发展中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化。这里重要的一点就是要提高政府的决策能力。在大数据时代，任何对于包括经济增长在内的效率、政绩的决策，都不能草率行事，而是要依赖丰厚的大数据依据，在价值理性的指导下发挥工具理性的科学性和创造性，从根本上提高政府决策思维水平，进而全面推进国家治理体系和治理能力的现代化，以早日实现中华民族的伟大复兴。
数据之巅读后感
《数据之巅》读后感这是涂子沛先生关于大数据的第二本书，读了以后可以说是振聋发聩，醍醐灌顶。
第一本书本身就写得很棒了，其主要是从美国现代社会应用大数据成功解决的许多问题入手，说出了大数据的实际用处。而这本书抽丝剥茧从历史上美国对于数据的发展带给我们启迪。
何为民主，何为共和，如何防范多数人的暴政？基于这个问题美国给出了参议院代表的共和与众议院代表的民主，权利与义务统一，即投票与纳税都按所代表的的人口来。
这里就诞生了对精确人口掌控的需求。基于这一点，逐渐养成了按数据说话的传统。并逐渐将单一的人口数量统计扩展到宗教，种族，性别，年龄。
之前是北美大陆种植烟草亟需黑奴，美国解放后烟草行业败落。后来棉花兴起，死灰复燃。北方工业化也需要劳动力。黑人自由就发疯的言论源于统计上的失误，错误稀释原因因基数不同。一项战役向大海进军完全依靠准确数据抢掠补给。谢尔曼格兰特。背后的原因：维护美国的统一，（解放黑奴后其的生计太难），动员黑奴使其转败为胜。
用数据研究社会，普通人的历史。统计学将研究粒度缩小到一个个人。加菲尔德将普查上升到了专业部门。迅速上升的统计内容，不断增加的人口给数据处理提出了挑战。于是技术创新制表机诞生了（数据处理），依靠这个ibm发展壮大，商业模式：只租不卖设备及服务。
量化提高质量。经济发展带来劳资冲突，政治，道德失范。这时候为了改善工人生活又依靠数据兴起了数据分析法，成本收益分析法又在美国水利方面大显身手，继而福特车的风波也加速了成本收益分析法传播同时依靠数据公开使得企业不断提升产品质量，并将人的价值考虑进来。
运用抽样的方法降低数据处理的工作量，省时省力。盖洛普引领的总统预测，乱世佳人的精准预测，准确定位。把数据引入电影工业。质量管理大师戴明将统计方法引入质量管理领域，成就日本经济奇迹。